机床与液压

作者：冯青，陈刚，刘志凯，刘晓初

单位：广东开放大学机电工程学院；广东开放大学人工智能学院；广东省特种设备检测研究院顺德检测院；广州大学机械与电气工程学院

关键词：桥门式起重机;概率神经网络（PNN）;偏最小二乘（PLS）;残差矩阵

基金：广东省海上风电联合基金重点项目（2022B1515250003）;广东省软科学计划项目(2024A1010010001)

针对传统概率神经网络对桥门式起重机进行安全评估时存在的网络结构复杂、参数繁多、运算费时等问题，提出一种基于偏最小二乘（PLS）的概率神经网络（PNN）的桥门式起重机安全评估方法。采用偏最小二乘法提取主成分，利用部分主成分替代原有的样本输入，降低输入的维数；利用有限的模式组合神经元替换通常的样本神经元，减少网络的节点和连接等参数，以简化网络，加快其收敛速度，并将输出结果进行离散化，提高模型的训练效率和推理速度。仿真试验结果表明：相比传统的PNN评估法，所提方法大幅缩短了训练与测试时间，验证了该方法的有效性，实现了桥门式起重机高效智能安全评估。

来源：2024年第24期

《机床与液压》期刊编辑部

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